标题中提到的“COMPOSITION-BASED MULTI-RELATIONAL GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS”（基于组合的多关系图卷积网络）是一种涉及图卷积网络（Graph Convolutional Networks, GCNs）的创新研究。GCNs是一种深度学习模型，特别适用于图结构化数据的建模。尽管GCNs在处理简单无向图方面已经表现出巨大的成功，但该论文专注于更为通用且普遍存在的多关系图，这类图的每条边都具有标签和方向性。因此，传统的GCNs方法不能充分适应这种复杂的图结构，这就引出了本文提出的COMPGCN框架。
COMPGCN是一种新颖的图卷积框架，能够联合嵌入关系图中的节点和关系。它利用了知识图谱嵌入技术中的一系列实体-关系组合操作，并且随着关系数量的增加而扩展。该方法还推广了几种现有的多关系GCN方法。
描述中提及本文为ICLR 2020会议的论文，这表明论文是在一个国际认可的计算机科学会议上发布的。ICLR（International Conference on Learning Representations）是一个关于机器学习和深度学习的顶级会议，通常会吸引大量相关领域的研究人员。这篇论文的发布意味着COMPGCN框架受到了专业领域的认可，并有可能推动相关领域的技术进步。
标签“计算机视觉”可能表明，尽管COMPGCN在论文中的应用场景不仅限于计算机视觉，但由于是计算机视觉领域的Github开源论文，研究内容很可能与计算机视觉任务相关联。计算机视觉是研究如何使计算机能够“看”的学科，包括图像识别、视频分析、三维重建等任务。在这些任务中，图结构化数据可能扮演着重要的角色，因此，GCNs和其他图相关的深度学习方法在计算机视觉领域也有潜在的应用价值。
从提供的部分内容来看，文章可能涉及对现有模型的不足进行讨论，并且介绍了COMPGCN作为一种新的方法来解决这些挑战。尽管内容中存在一些OCR扫描错误，但仍可以看出文章详细阐述了COMPGCN框架的设计原则、关键特征以及其在多个任务上进行评估的结果。这些任务包括节点分类（node classification）、链路预测（link prediction）和图分类（graph classification），而COMPGCN在这几项任务上都表现出了显著的优势。为了促进可重复研究，研究者还公开了COMPGCN的源代码。
综合以上信息，我们可以得出COMPGCN是一个在多关系图结构数据上应用GCN的创新方法，它不仅能够捕捉节点间的复杂关系，还能够对关系本身进行建模和学习。这在处理具有复杂边关系的图结构化数据时尤为重要，比如在社交网络、知识图谱、自然语言处理、药物发现和材料科学等领域。COMPGCN框架在提高现有GCN模型在多关系图上的性能和可扩展性方面做出了贡献，并为后续研究提供了宝贵的资源和启示。
